数据增强第18页

SMILES Enumeration

将同一个分子用多个smiles表示，作为应用NLP处理分子的一种数据增强方式，原文：SMILESEnumerationasDataAugmentationforNeuralNetworkModelingofMolecules

_森罗万象·2023-01-23 13:19

bidirectional long short term merory attention network

bidirectionallongshorttermmeroryattentionnetwork(BAN)针对smiles的预测和分类任务，利用了SMILESEnumeration数据增强和基于注意力机制的

_森罗万象·2023-01-23 13:19

mmclassification注意事项-修改、增加模块，测试时参数说明

Code\mmclassification\configs\resnet\GWF_resnet18_8xb32_in1k.py中（1）neck（2）loss--示例增加L1Loss，并进行debug（3）数据增强

黛玛日孜·2023-01-22 18:04

pytorch学习笔记-----分类网络实践

基于经典网络训练图像分类数据预处理部分：可以利用torchvision.transforms模块进行数据增强，及数据预处理制作可以读取数据的dataloader网络模型设置：可以加载预训练模型，例如torchvision

cvks·2023-01-22 11:22

显著性目标检测论文总结---DMRANet

Depth-inducedMulti-scaleRecurrentAttentionNetworkforSaliencyDetectionICCV2019基于深度诱导多尺度循环注意力网络的显著性检测图1复杂场景中几种最先进的基于CNNs的方法的显著图1、论文主要研究内容本文主要研究如何在具有挑战的场景下有效的利用RGB-D数据增强模型的鲁棒性

BingY_998·2023-01-22 01:35

常用的数据增强方法——图片镜像、图片缩放、图片旋转、加噪点

最近遇到了自己制作数据集，通过图片镜像，缩放，旋转和加噪点的方式增加图片数据集，c++代码如下：图片镜像//rotatewithmirror#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){intd=0;intdx=0;charimage[100];charad[1000];for(inti=0;i(i,j)=(float)(

syyyy712·2023-01-21 19:12

深度学习调参trick 调参技巧

一般通用的trick都被写进论文和代码库里了，像优秀的优化器，学习率调度方法，数据增强，dropout，初始化，BN，LN，确实是调参大师的宝贵经验，大家平常用的也很多。

包包算法笔记·2023-01-21 12:02

图像数据增强技术总结

数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。“多种数据类型”是什么意思呢？

MrRoose·2023-01-21 08:48

数据增强之mixup

数据增强之mixup，就是做一个图像融合，简单理解就是两张图像的叠加。

蟹老板882·2023-01-20 20:02

数据增强mixup技术

目录一.mixup1.mixup方法2.mixup的讨论2.1mixup效果如何2.2为什么使用Beta分布2.3参数有何影响，如何选择2.4是否可以使用多个样本混合2.5为什么要使用凸组合二.mixup的改进1.多种改进方法简介1.1cutMix1.2manifoldmixup1.3patchUp1.4puzzleMix1.5saliencyMix1.6fMix1.7co-Mix2.改进方法对比

Sophia$·2023-01-20 20:30

Mixup 数据增强

最近在YOLOX中看见了Mixup的方式的数据增强，mixup可以将不同的图像进行混合，从而扩充训练数据集，以下分别从图片和label的角度，介绍经过mixup操作后，数据和label的变化。

醉公子～·2023-01-20 20:30

python实现mixup数据增强

最近yolov4也出来了，不说其他的tricks，但是数据增强中，mixup这个方法就在最近的文章中多次被提到，简单的说就是两张图片合成一张。

windmeeeeee·2023-01-20 20:29

深度学习算法数据预处理之数据增强基础

数据增强也叫做数据扩增，就是在不实质上增加原始数据量的情况下，通过裁剪、旋转、缩放、对称等操作，在原有数据上产生更多的等价数据量作为深度学习的数据集。

uu无极·2023-01-20 20:29

mixup 数据增强(自定义数据集)

这在不同类之间提供了连续的数据样本，直观地扩展了给定训练集的分布，从而使网络在测试阶段更加健壮。mixup之后的bbox就是2张图的bbox都有importosimportastfromcollectionsimportnamedtupleimportnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.r

hxxjxw·2023-01-20 20:26

Maskrcnn实现笔记---数据处理篇

目录前言一、labelme标定二、对data进一步处理1.数据增强2.json_to_dataset三、实际训练数据集处理前言在深度学习中，数据集一般是指用作网络训练的数据集合。

Tepmoe·2023-01-20 20:48

【李宏毅2022 机器学习春】2022-作业说明hw3

文章目录2022-作业说明hw3学习目标数据集介绍baseline模型选择数据增强mixupTestTimeAugmentation（需要做多次才能显现它的优势，最后的test的加权多一点比较好）Crossvalidation

I"ll carry you·2023-01-20 17:46

【李宏毅2022 机器学习春】hw3_CNN（Boss baseline）

文章目录实验记录评分标准收获参考资料数据增强部分模型选择设计部分训练部分实验记录单个model，224：resize224两个model做ensemble，private没过bossbaseline验证

I"ll carry you·2023-01-20 17:46

【支线】输电杆塔识别-YOLO v5在Aidlux的部署

目录0.前言1.模型训练1.1任务描述1.2输电杆塔数据集采集1.3输电杆塔数据集标注1.4数据增强1.5折腾1.6训练1.7测试2.NX部署2.1软硬件2.2TensorRT优化推理2.3ROSTopic

DCcsdnDC·2023-01-19 21:08

在mac上用自己的数据训练YOLOv3的准备工作

1.2数据增强借助keras，对数据做旋转、平移等操作，以增大样本数量。2图片预处理2.1统一尺寸大小（yolo可不用）yolov3有自带的统一大小的步骤。这部分可以不用。其他网络按需选择。

奔跑的Yancy·2023-01-19 20:15

半监督之伪标签法

基于不确定性的伪标签选择法实验结果后续伪标签更新总结前言半监督学习一般有两个方法一致性正则和打伪标签法即consistencyregularization和pseudo-label,其中一致性正则主要是基于数据增强的一致性正则

weixin_42001089·2023-01-19 12:04

keras深度学习之猫狗分类二（数据增强）

在这里我们采用数据增强的方法进一步提高识别率。数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，其方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加（augment）样本。

Keras深度学习·2023-01-18 20:52

[Pytorch]将自己的数据集载入dataloader

DataSet类可以继承，但是必须重载__len__()和__getitem__使用Pytoch封装的DataLoader有以下好处：①可以自动实现多进程加载②自动惰性加载，不会占用过多内存③封装有数据预处理和数据增强等操作

ViperL1·2023-01-18 20:20

conda安装albumentations

condainstall-cconda-forgeimgaugcondainstall-cconda-forgealbumentations另外推荐一下albumentations，它是一个快速训练的数据增强库

tt丫·2023-01-18 20:19

albumentations 安装

Python图像处理库-Albumentations，可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强。

ʚVVcatɞ·2023-01-18 20:42

Python库 - Albumentations 图片数据增强库

Python库-Albumentations图片数据增强库Python图像处理库-Albumentations，可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强.Github-Albumentations帮助文档

baidu_huihui·2023-01-18 20:05

数据增强albumentations工具

首先安装使用conda进行安装，先安装imgaug，在安装albumentationscondainstall-cconda-forgeimgaugcondainstallalbumentations-calbumentations

叫我天真·2023-01-18 20:34

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

目录如何提升计算效率Backbone如何得到多尺度特征SimplefeaturepyramidMaskRCNN数据增强超参数预训练对比实验效果图Tutorial一、安装依赖包二、数据准备三、模型训练和评估

阿里云大数据AI技术·2023-01-18 19:31

YOLO-V4 论文学习+唐宇迪博士课程学习笔记

数据增强:1.Mosaic数据增强参考CutMix将四张图像（每张各自进行数据增强）拼接成一张进行训练：2.SAT数据增强（Self-adversarial-training自对抗训练

Mechantronic Bao·2023-01-18 19:15

PANNs：用于音频模式识别的大规模预训练音频神经网络

2.1CNNs2.2ResNets2.3MobileNets2.4一维CNNs3、Wavegram-CNN系统3.1Wavegram-CNNsystems3.2Wavegram-Logmel-CNN4、数据处理4.1数据均衡4.2数据增强

AI 菌·2023-01-18 17:20

一些数据增强

目录创建一个datasetCenterCrop：ToTensorNormalizeRandomResizedCrop水平翻转垂直翻转ColorJitter图像旋转透视变化：灰度变换高斯模糊HSV变化总结：创建一个datasetclassTestDataset(torchvision.datasets.ImageFolder):#根路径,def__init__(self,root,imgsz,cac

qq_27172615·2023-01-18 17:36

目标检测、实例分割、旋转框样样精通！详解高性能检测算法 RTMDet

因此，我们对目前的单阶段目标检测器进行了全面的改进：从增强模型的特征提取能力和对各个组件的计算量进行均衡化，到使用动态的软标签来优化训练策略，再到对数据增强的效率和性能进行改进，我们对算法的各个方面都提出了新的优化方案

OpenMMLab·2023-01-18 10:22

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充

打不死的小黑·2023-01-18 10:10

Pytorch学习笔记：加载预训练模型

预定义的训练集（比如MNIST、CIFAR10等）;torchvision.models：包含预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VGG、ResNet等）,torchvision.transforms：数据增强的方

豆爸OS·2023-01-17 22:40

深度学习中的数据增强方法（Data Augumentation）总结

不吃·2023-01-17 22:10

gan 总结数据增强_深度学习中的数据增强（下）

言有三毕业于中国科学院，计算机视觉方向从业者，有三工作室等创始人编辑|言有三今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。

风水菜鸟·2023-01-17 22:08

深度学习中的数据增强

首先理解数据集增强:在深度学习中数据增强,就是增加训练样本,提高样本的多样性,提高训练模型的泛化性能怎么做数据增强:方法:(1)离线的数据增强:就是使用原始样本来扩充数据集,数据集变大了(2)在线的数据增强

xuwentao！！·2023-01-17 22:06

【随笔】深度学习的数据增强还分在线和离线？

之前看深度学习的文章，基本都在数据预处理部分进行了数据增强。什么旋转、跳跃、我不停歇~不对，不对。是旋转、平移、裁剪等操作。所以最近在做目标检测时，废话不多说，先把数据增强的代码整上去！

YaoYee_7·2023-01-17 22:02

总结 62 种在深度学习中的数据增强方式

数据增强数据增强通常是依赖从现有数据生成新的数据样本来人为地增加数据量的过程这包括对数据进行不同方向的扰动处理或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latentspace)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集这里我们需要区分两个概念

鹏の博客·2023-01-17 22:00

【mmdetection】中dataloader加载COCO数据集

/mmdet/apis/train.py注意：datasets载入的数据就已经是数据增强后的了，已经是经过缩放、翻转、正则化、

beneficial·2023-01-17 16:56

论文解析： Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

目录目标检测必读论文解读：BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworksContribution:Methodology:1.提出了一种mixup的数据增强技巧

jia++ming·2023-01-17 13:10

用生成对抗网络来产生图片

你平时是不是还在用水平反转（fliplr）／随机切割（randomcrop）来做数据增强？对于小数据集，是不是数据量还是不足？如果能生成一些就好了。如果GAN生成了图片？怎么给这些数据label呢？

逆风飞翔的cver·2023-01-17 10:05

什么是对抗网络，对抗网络能干什么，对抗网络简述。

（2）图像数据增强：增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果。（3）图像外修复：从受限输入图像生成具有语义意义结构的新的视

Aɢᴀɪɴ . ·2023-01-17 10:34

论文笔记：ConvNeXt ：A ConvNet for the 2020s

其次是一些训练技巧：使用到了AdamW优化器，数据增强技巧（augment）如Mixup、Cutmix、RandAugment、RandomErasing，以及包括StochasticDepth和LabelS

林君恒·2023-01-17 09:28

改进YOLOv7系列：结合丰富的梯度流信息模块，来自YOLOv8的核心模块

本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分

芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:18

基于OpenPCDet的三维目标检测点云学习--取出标注框内的点云

记录一下最近在基于OpenPCDet的三维目标检测点云学习过程中遇到的取出标注框内的点云（在该框架内用于取出标注框内的点云物体用于后续的数据增强），除了数据增强，还可以在可视化的过程中给标注框框住的物体点云上色

Shawn_1223·2023-01-17 07:41

基于PyTorch的SSD训练SAR数据集（二）

续（一）目录1.L2正则化2.数据处理2.1数据增强2.2数据格式转换3.训练处理A.IOU计算B.位置编码和解码1.L2正则化作为小白博主，这里有必要先了解下机器学习中老生常谈的正则化的含义。

是谁的兴啊·2023-01-17 07:35

2.1 实战优化基础（划分数据集、欠拟合/过拟合/解决方案、L2正则化、dropout、数据增强、输入特征归一化、梯度消失/梯度爆炸、梯度检验）

如何划分数据集训练数据集、验证数据集、测试数据集小规模数据：7/3、6/2/2大规模数据：98/1/1、99.5/0.25/0.25训练一>验证->调整超参数一>训练一>验证->调整超参数……直到结果满意。数据的来源、质量、分部最好统一有的图片来自专业用户的高清精美拍摄，有的图片来自手机用户的模糊随意拍摄，训练的时候，最好分部一致。偏差/方差、欠拟合/过拟合拟合度：模型与训练数据的匹配程度过拟合（

bijingrui·2023-01-16 10:57

数据增强(Data Augmentation)

目录前言1.DataAugmentation1.1数据增强的作用1.2图像增强小工具2.数据增强的手段3.数据增强的代码3.1代码3.2结果前言最近写论文需要插入很多图片，为了蒙混过关，找了很多很多数据增强的手段

Charms@·2023-01-16 07:53

2.卷积神经网络之猫狗辨识

文章目录前言1.下载数据集2.创建小型数据集3.构建网络4.数据预处理5.训练模型6.绘制图像（损失率和精度）7.分析结果8.数据增强9.包含dropout层的新卷积神经网络10.训练这个包含dropout

太笨鸟·2023-01-15 18:48

使用深度学习分类猫狗图片

使用深度学习分类猫狗图片前言一、下载数据二、构建网络三、数据预处理四、使用数据增强总结前言本文将介绍如何使用较少的数据从头开始训练一个新的深度学习模型。

STONE吃不吃·2023-01-15 18:47

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